spark学习13之RDD的partitions数目获取

更多代码请见：https://github.com/xubo245/SparkLearning
spark1.5.2

1解释
获取RDD的partitions数目和index信息
疑问：为什么纯文本的partitions数目与HDFS的block数目一样，但是.gz的压缩文件的partitions数目却为1？

2.代码：

sc.textFile("/xubo/GRCH38Sub/GRCH38L12566578.fna").partitions.length

sc.textFile("/xubo/GRCH38Sub/GRCH38L12566578.fna.bwt").partitions.foreach(each=>println(each.index))

spark1.6中可以直接获取：

 @Since("1.6.0")
  final def getNumPartitions: Int = partitions.length

3.结果：
（1）第一个文件

partitions数：

scala> sc.textFile("/xubo/GRCH38Sub/GRCH38L12566578.fna").partitions.length
res2: Int = 7

详细信息：

scala> sc.textFile("/xubo/GRCH38Sub/GRCH38L12566578.fna.bwt").partitions.foreach(each=>println(each.index))
0
1
2
3
4
5
6

（2）第二个文件：

scala> sc.textFile(file).partitions.foreach(each=>println(each.index))
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24

（3）第三个文件:
但是gz文件: 大小差不多，但是partition却为1

scala> sc.textFile("/xubo/data/GRCH38/GCA_000001405.15_GRCh38_full_analysis_set.fna.bwa_index.tar.gz").partitions.length
res5: Int = 1

index：

scala> sc.textFile("/xubo/data/GRCH38/GCA_000001405.15_GRCh38_full_analysis_set.fna.bwa_index.tar.gz").partitions.foreach(each=>println(each.index))
0

（4）大文件（3G），同样的：

scala> val file="/xubo/data/GRCH38/GCA_000001405.15_GRCh38/seqs_for_alignment_pipelines.ucsc_ids/GCA_000001405.15_GRCh38_full_plus_hs38d1_analysis_set.fna.bowtie_index.tar.gz"
file: String = /xubo/data/GRCH38/GCA_000001405.15_GRCh38/seqs_for_alignment_pipelines.ucsc_ids/GCA_000001405.15_GRCh38_full_plus_hs38d1_analysis_set.fna.bowtie_index.tar.gz

scala> sc.textFile(file).partitions.foreach(each=>println(each.index))
0

4.本来想在RDD加一个获取partitions数量的函数或者属性，但是已看代码，1.6中有人加了：

  /**
   * Returns the number of partitions of this RDD.
   */
  @Since("1.6.0")
  final def getNumPartitions: Int = partitions.length

目前不确定为什么blocks数一样，生成的partitions数不一样的原因，所以有待学习

参考
【1】http://spark.apache.org/docs/1.5.2/mllib-guide.html
【2】http://spark.apache.org/docs/1.5.2/mllib-collaborative-filtering.html#collaborative-filtering
【3】https://github.com/xubo245/SparkLearning